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Comprender cómo la exposición a noticias en redes sociales impacta el discurso público y exacerba la polarización política es un esfuerzo significativo tanto en ciencias de la computación como sociales. Desafortunadamente, el progreso en esta área se ve obstaculizado por el acceso limitado a datos debido a la naturaleza cerrada de las plataformas de redes sociales. En consecuencia, los estudios anteriores se han visto restringidos a considerar solo fragmentos de la exposición a noticias y reacciones de los usuarios. Para superar este obstáculo, presentamos un enfoque innovador de medición centrado en la donación de datos personales con fines científicos, facilitado a través de una herramienta que preserva la privacidad y que captura las interacciones de los usuarios con noticias en Facebook. Este enfoque ofrece una perspectiva matizada sobre la exposición y el consumo de noticias por parte de los usuarios, abarcando diferentes tipos de exposición a noticias: selectiva, incidental, algorítmica y dirigida, impulsada por los diversos mecanismos subyacentes que rigen la aparición de noticias en los feeds de los usuarios. Nuestro análisis de datos de 472 participantes con sede en EE. UU. revela varios hallazgos interesantes. Por ejemplo, los usuarios son más propensos a encontrarse con información errónea debido a su selección activa de fuentes de noticias de baja calidad, en lugar de estar expuestos únicamente a través de amigos o algoritmos de la plataforma. Además, nuestro estudio descubre que los usuarios están abiertos a interactuar con fuentes de noticias con ideología política opuesta siempre que estas interacciones no sean visibles para sus círculos sociales inmediatos. En general, nuestro estudio muestra la viabilidad de la donación de datos como un medio para proporcionar claridad a preguntas de larga data en este campo, ofreciendo nuevas perspectivas sobre las dinámicas intrincadas del consumo de noticias en redes sociales y sus efectos.
Chouaki et al. (Wed,) estudiaron esta cuestión.